隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展和革新，依靠數(shù)據(jù)競爭在各行業(yè)中都顯得尤為重要，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析類崗位也成了現(xiàn)階段的求職熱點。很多零經(jīng)驗小白想要求職數(shù)據(jù)分析，很多職場老油條想要轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析，市場對數(shù)據(jù)分析的能力要求也變得越來越高。那么，怎么自學數(shù)據(jù)分析？
現(xiàn)階段市面上出現(xiàn)了很多數(shù)據(jù)分析課程，形成了大的數(shù)據(jù)分析學習框架。而自學數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)行有多靠譜，其實也取決于求職者自身的自學能力、自控能力以及是否明確規(guī)劃了屬于自己的學習路徑。
怎么自學數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)分析類崗位有兩個大的職業(yè)方向選擇：業(yè)務方向和技術方向。
業(yè)務方向的數(shù)據(jù)分析崗位可以從初級數(shù)據(jù)分析師入手，逐漸成長為業(yè)務負責人；而如果你更偏好技術性工作，那么數(shù)據(jù)相關崗位中可以選擇數(shù)據(jù)挖掘工程師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)建模師以及數(shù)據(jù)科學家。無論選擇哪一種崗位，數(shù)據(jù)分析能力都是對求職者最基礎的要求。正確規(guī)劃數(shù)據(jù)分析學習路徑從而自學，也要從數(shù)據(jù)分析能力入手，學習的內(nèi)容包括但不限于數(shù)據(jù)分析思維、統(tǒng)計學知識、數(shù)據(jù)分析技術、數(shù)據(jù)建模能力以及可視化能力。
數(shù)據(jù)庫語言SQL
SQL語言作為一門編程語言，相比Python較為簡單，是數(shù)據(jù)分析師的必備能力，也是數(shù)據(jù)分析師必須要熟練掌握的基本功，可以作為數(shù)據(jù)分析的入門學習內(nèi)容之一。對于SQL語言的編程基本特性，初學者們首先需要掌握基礎的查詢語句，從而進行復雜查詢的學習。學習期間，不要忘了穿插各類函數(shù)的使用，如聚合函數(shù)、數(shù)值函數(shù)等。基于不同數(shù)據(jù)庫（如Oracle、Hadoop等），SQL語法可能會略有差異，但不會影響我們對基本功的掌握。對于入門學習者來說，可以嘗試使用MySQL進行初步學習。
統(tǒng)計學基礎
統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)分析的理論基礎，描述性統(tǒng)計以及各類統(tǒng)計圖表的使用也早已深入到數(shù)據(jù)分析師的工作日常。在數(shù)據(jù)分析師的工作場景中，日常ABTest的基礎原理便是統(tǒng)計學中的假設檢驗分析方法。此外，在后期的學習過程中，良好的統(tǒng)計學基礎也可以為機器學習內(nèi)容做鋪墊。
機器學習
機器學習更多作為數(shù)據(jù)建模師和數(shù)據(jù)科學家的必要能力，在日常工作中常和Python語言混合應用，對數(shù)據(jù)及屬性進行預測和分類。對于初級數(shù)據(jù)分析師來說，機器學習知識并不是工作場景中的必要內(nèi)容，但對于高級數(shù)據(jù)分析師來說，掌握機器學習卻是必經(jīng)之路。此外，在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)分析的筆面試過程中，機器學習基礎知識往往作為必要考點出現(xiàn)。因此在機器學習階段，求職者們可以借用西瓜書學習一些基礎的算法，如線性回歸、貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、隨機森林等。
怎么自學數(shù)據(jù)分析？從理論上講，依靠自學轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析是靠譜的。以上三大硬知識的學習路徑能讓題主迅速建立起數(shù)據(jù)分析知識框架，后期只要加上數(shù)據(jù)分析思維類的軟實力，進而將數(shù)據(jù)分析可視化，同學們便離“數(shù)據(jù)分析er”不遠了。 注：尊重原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請注明出處和鏈接 http://www.hebeijilong.cn/news-id-39156.html 違者必究！部分文章來源于網(wǎng)絡由培訓無憂網(wǎng)編輯部人員整理發(fā)布,內(nèi)容真實性請自行核實或聯(lián)系我們，了解更多相關資訊請關注java培訓頻道查看更多，了解相關專業(yè)課程信息您可在線咨詢也可免費申請試課。關注官方微信了解更多：150 3333 6050
